Python Scipy stats.binned_statistic()用法及代碼示例

stats.binned_statistic(x, values, statistic='mean', bins=10, range=None) 函數計算給定數據(數組元素)的合並統計值。
它的工作原理類似於直方圖函數。直方圖函數使箱子計數為零。每個箱子中的點數；此函數計算每個倉的值的總和，均值，中位數，計數或其他統計量。

參數：
arr：[數組]要分類的輸入數組。
values :[數組]要計算哪些統計信息。
statistics:統計以計算{平均值，計數，中位數，和，函數}。默認為平均值。
bins:[int或標量]如果bins是一個int，則它定義給定範圍內的equal-width bins的數量(默認為10)。如果bin是序列，則它定義bin的邊。
range :(浮點數，浮點數)箱子的上下範圍，如果未提供，則範圍為x.max()至x.min()。

Results:每個倉的統計值；箱邊箱號。

代碼1：

# stats.binned_statistic() method  
import numpy as np 
from scipy import stats 
   
# 1D array 
arr = [20, 2, 7, 1, 34] 
print("\narr:\n", arr)  
  
  
# median   
print("\nbinned_statistic for median:\n", stats.binned_statistic( 
        arr, np.arange(5), statistic ='median', bins = 4)) 

輸出：

arr:
 [20, 2, 7, 1, 34]

binned_statistic for median:
 BinnedStatisticResult(statistic=array([ 2., nan,  0.,  4.]), 
bin_edges=array([ 1.,  9.25, 17.5, 25.75, 34.  ]), 
binnumber=array([3, 1, 1, 1, 4], dtype=int64))

代碼2：

# stats.binned_statistic() method  
import numpy as np 
from scipy import stats 
  
# mean   
arr = [20, 2, 7, 1, 34] 
print("\nbinned_statistic for mean:\n", stats.binned_statistic( 
        arr, np.arange(5), statistic ='mean', bins = 2)) 

輸出：

binned_statistic for mean:
 BinnedStatisticResult(statistic=array([2., 2.]), 
bin_edges=array([ 1., 17.5, 34. ]), 
binnumber=array([2, 1, 1, 1, 2], dtype=int64))